First steps towards quantum machine learning applied to the classification of event-related potentials - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2023

First steps towards quantum machine learning applied to the classification of event-related potentials

Premier pas vers un apprentissage supervisé quantique appliqué aux potentiels évoqués cognitifs

Grégoire Cattan
IBM
Alexandre Quemy
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1098197
Anton Andreev
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1086298

Résumé

Low information transfer rate is a major bottleneck for brain-computer interfaces based on non-invasive electroencephalography (EEG) for clinical applications. This led to the development of more robust and accurate classifiers. In this study, we investigate the performance of quantum-enhanced support vector classifier (QSVC). Training (predicting) balanced accuracy of QSVC was 83.17 (50.25) %. This result shows that the classifier was able to learn from EEG data, but that more research is required to obtain higher predicting accuracy. This could be achieved by a better configuration of the classifier, such as increasing the number of shots.
Le faible taux de transfert d’information des interfaces cerveau-machines basées sur l’électroencéphalographie non invasive (EEG) est un obstacle majeur pour les applications cliniques. Cela a conduit au développement de classifieurs plus robustes et plus précis. Dans cette étude, nous étudions les performances d’un classifieur a vecteurs de support quantiquement amélioré (QSVC). La précision équilibrée obtenue lors de la phase d’entrainement (prédiction) avec QSVC était de 83,17 (50,25) %. Ce résultat montre que le classifieur est en mesure d’apprendre à partir des données EEG, mais que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour obtenir une plus grande précision de prédiction. Cela pourrait être réalisé par une meilleure configuration du classifieur, comme l’augmentation du nombre d’essais.
Fichier principal
Vignette du fichier
quantum_premium.pdf (511.69 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité

Dates et versions

hal-03969099 , version 1 (02-02-2023)

Licence

Paternité - CC BY 4.0

Identifiants

Citer

Grégoire Cattan, Alexandre Quemy, Anton Andreev. First steps towards quantum machine learning applied to the classification of event-related potentials. 1, IBM; Poznan University of Technologies; GIPSA-lab. 2023. ⟨hal-03969099⟩
0 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More